针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

预测主要是用来说明现实与未来的因果关系。 一、未来与预测的对象 1、与预测相联系的未来主要有三种情形:潜在性未来;可能性未来;规范性未来。 2、预测的对象主要有四种:现有政策后果的预测;新政策后果的预测;新政策内容的预测;政策参与者和相关权力主体行为的预测

一、预测及其构成要素 二、预测的基本原则 三、预测的产生和发展 四、预测的分类 五、预测的基本程序和步骤 六、预测结果的准确度

§4.1 预测分析概述 ◼ §4.1.1 预测分析的基本原理 ◼ §4.1.2 预测分析的方法 ◼ §4.1.3 预测分析的一般程序 §4.2 销售量预测分析 §4.3 成本预测分析（略） §4.4 资金需求量预测分析（略）

第一节 农作物预测预报概况 1.预测预报目的意义 2.预测预报类别 第二节 发生期预报 1.基本概念和方法 2.发育进度预测法 3.有效积温预测法

第一节 农作物预测预报概况 1. 预测预报目的意义 2. 预测预报类别 第二节 发生期预报 1. 基本概念和方法 2. 发育进度预测法 3. 有效积温预测法

1. 预测的重要性 2. 讨论不同的预测方法 3. 时间序列 4. 计算预测的误差 5. 因果分析预测 6. 线性回归方法 7. 趋势外推法 8. 平均法、移动平均法、指数平滑法预测 9. 预测有季节性和特定趋势的时间序列

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

预测是指依据对客观环境变化规律的认识，在调查研究掌握资料的基础上，运用一定的方法，对与企业经营有关的未来状况所作的定性和定量的分析和推测。 预测的主要内容应包括以下几个方面： 1、市场需求预测。 2、市场占有率预测。 3、资源预测。 4、科技发展预测

4.1 需求的特性分析 需求的时间性与空间性 需求的规律性 一次性需求与长期性需求 独立需求与衍生需求 4.2 需求预测的方法 需求预测的基本原则 需求预测的基本步骤 常用方法的需求预测 „ 定性预测法 „ 定量预测法